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盧巖:一塊牛肉干引發(fā)的營銷大討論 
2016-01-20 39915


(小編語:一塊牛肉干到底會引發(fā)怎樣的大討 論?在大數(shù)據(jù)時代如何做好精準營銷?)

前幾日,從淘寶網(wǎng)購了幾袋牛肉干和魷魚絲, 然后意外地發(fā)現(xiàn),我新浪微博右下角的“熱門商 品推薦”欄,在不厭其煩地向我推薦同類商品。 我順手寫了一條抱怨的微博:“淘寶和新浪微博 太討厭了——沒必要我前幾天從淘寶網(wǎng)上買了一 次牛肉干,你就天天在新浪微博頁面上推薦牛 肉干、魷魚絲之類的。我一次就吃膩了,至今 還在反胃哩。你能追蹤我的消費痕跡,卻體會 不了我的消費感受。淘寶和新浪微博,你們?nèi)?果能區(qū)分我貪婪的口水和反胃的嗝之間的區(qū) 別,那才真叫本事!”

更讓我意外的是:短短三、四天內(nèi),這條微博 的點擊閱讀率達到了70多萬人次,轉(zhuǎn)發(fā)和評論 上千條;參與這場大討論的,不僅有和我一樣 的消費者,也有相關領域的研究者或研究機 構,更有各大電商的技術人員和管理人員。

電商營銷亂象

其中,有很多是消費者對我的微博感同身受, 大家紛紛吐槽——

“今早我在淘寶搜農(nóng)具,現(xiàn)在出來的全是鐮刀、 斧頭……”

“我就回復一個一個關于無花果的微博,右側天 天就推薦新疆無花果!”

“我一次誤點了個冰箱,現(xiàn)在滿屏幕都是那個牌 子的冰箱廣告,走哪都是,郁悶的……”

“曾點開一雙鞋的鏈接結果那鞋子無處不在侵 犯著眼球,真看吐了,饒了我吧!”

“一個多月前我在淘寶上買了臺電視,他連續(xù)一 個月都給我推薦電視。如果我只是看看,他給 我推薦還差不多,可是我都已經(jīng)買了啊,難道 讓我再買一臺?”

“一次在天貓上買了個充電器,微博上天天都是 充電器推薦的,尼瑪哪有充電器需要天天買 的,這推薦太坑爹。”

“前段時間買了件亞麻衫,這些天上網(wǎng)到處都給 我推薦亞麻,微博、優(yōu)酷、騰訊到處都是。要 是就這樣就算了。我點進去,發(fā)現(xiàn)以我200多 斤的體格,沒有一款能穿?!?br />
“有些電商網(wǎng)站也是,才買個冰箱不久就 發(fā)EDM推薦冰箱,網(wǎng)站首頁滿眼冰箱,我又不 是倒賣冰箱的。這就是所謂的數(shù)據(jù)分析?人和 機器一樣傻!”

……

現(xiàn)在,“大數(shù)據(jù)”已經(jīng)是最近深受公眾和輿論追 捧的熱詞之一。但從網(wǎng)友們讓人啼笑皆非的吐 槽來看,網(wǎng)絡上這種不精準的營銷很普遍,而 且?guī)缀跎婕暗剿械拇笮‰娚?。他們大多玩?是概率,還不是精準。看來,所謂的“大數(shù)據(jù)時 代”尚是一種幻覺——我們離登堂入室還有很遠 的路要走。

Big Data本質(zhì)是找到數(shù)據(jù)背后的消費者洞察, 用未知數(shù)求已知數(shù)。Big Data帶來Big Idea, 而非大數(shù)據(jù)本身。

精準營銷是方向

網(wǎng)絡上類似的抱怨或負面情緒太多,但讓我高 興的是,此條微博引起了諸多專業(yè)人士和業(yè)內(nèi) 人士的關注,并最終酵發(fā)成一場大討論。

在大數(shù)據(jù)和興趣圖譜的年代,要挖掘出核心東 西。有人指出,之所以出現(xiàn)網(wǎng)友們吐槽的這種 情況,主要是淘寶等電商的推薦模型做得不到 位,行為數(shù)據(jù)沒有收集夠就盲目推薦,因為某 些產(chǎn)品的購買在一定時段里是不會重復的。強 行推薦,只會導致厭煩情緒和后悔情緒。大數(shù) 據(jù)時代的推廣,不僅需要劃分受眾,更需要劃 分單體受眾的心理層次。

這種推薦模型需要加入縱向數(shù)據(jù)分析的模型與 算法,最簡單的優(yōu)化方法,就是將買過牛肉干 的人在近期(1年內(nèi))購買過的物品排列出來, 找出共性較多的加以推薦。有幾種方向:一、 分析單一用戶的購買頻率,對用戶的購買頻率 進行調(diào)整,在預期的下一次購買時段內(nèi)推薦; 二、結合購買力及品牌偏好,做關聯(lián)產(chǎn)品展 示;三、推薦相同愛好的購買者,沒準能團購 一把。

但也有人指出,大數(shù)據(jù)本來搜集的就 是trends(趨勢、傾向),不是背后 的why(為什么)。對數(shù)據(jù)個性化處理,加入 感覺因子,目前無論是淘寶、新浪,還是其他 網(wǎng)站,都做不到這點——消費者行為表現(xiàn)是多元 化的、動態(tài)的、可延續(xù)的,從“根據(jù)關鍵詞投放 廣告”提升到“根據(jù)人的行為投放廣告”,目前還 是一種遐想。除非是一個吃貨社區(qū)或者App。 所以,淘寶的transaction(事務,指作為單個 邏輯工作單元執(zhí)行的一系列操作)數(shù)據(jù)意圖結 合新浪的社交數(shù)據(jù)來構建一個人的興趣導購循 環(huán),是不完整的,社交數(shù)據(jù)不應該這么玩!

而過度進行數(shù)據(jù)挖掘,可能帶來的負面作用: 培養(yǎng)了被動接受和思考滯后。我們最終努力的 方向,不是靠核心數(shù)據(jù)的挖掘和引導,而是提 供方法與途徑讓用戶學會獲取并主動解決問 題,享受樂趣。

然而,讓我欣慰的是,淘寶網(wǎng)的技術管理人員 也第一時間主動聯(lián)系到我,詢問此事的具體情 況,并進行了解釋:他們其實早就發(fā)現(xiàn)了這種 推薦的弊端,并已經(jīng)在積極進行修正,不斷優(yōu) 化方案。比如,為了避免出現(xiàn)“買了再推”的情 況頻繁發(fā)生,技術人員已經(jīng)在系統(tǒng)中對活躍用 戶設置了購買降權的處理。

我的回復是:“優(yōu)化推薦系統(tǒng),對商家和消費者 都是好事。消費者并不是討厭推薦或網(wǎng)購,還 是希望數(shù)據(jù)分析更精準,薦我之所需?!?br />
設想與擔憂

那么,網(wǎng)友理想的網(wǎng)購和推薦是什么樣的呢? 眾網(wǎng)友紛紛進行了美好而大膽的設想——

“買牛肉干,推薦牙簽、牙線,或者山楂片,有 助消化嘛?!?br />
“買了一件泳衣,你可以推薦防曬霜;買了一個 冰箱,你可以推薦樂扣保鮮盒;買了一雙皮 鞋,你推薦皮鞋油……”

“我在去哪兒網(wǎng)站瀏覽了內(nèi)蒙古的景點,你就可 以推薦當?shù)氐呐H飧傻忍禺a(chǎn)嘛?!?br />
“你瀏覽了驗孕棒的頁面,十個月之后廣告給你 推送尿不濕產(chǎn)品?!?br />
“看了網(wǎng)上的充氣娃娃,立馬推薦去百合網(wǎng)或世 紀佳緣,干柴烈火般的需求你能抓住嗎?”

網(wǎng)友的設想雖然帶著幾絲戲謔,卻十分有道 理??赡艽蠹衣犝f過一個“啤酒與尿布”的推銷 理論:

在一家超市中,人們發(fā)現(xiàn)了一個特別有趣的現(xiàn) 象——尿布與啤酒這兩種風馬牛不相及的商品居 然擺在一起。但這一奇怪的舉措居然使尿布和 啤酒的稍量大幅增加了。這可不是一個笑話, 而是一直被商家所津津樂道的發(fā)生在美國沃爾 瑪連鎖超市的真實案例。原來,美國的婦女通 常在家照顧孩子,所以她們經(jīng)常會囑咐丈夫在 下班回家的路上為孩子買尿布,而丈夫在買尿 布的同時又會順手購買自己愛喝的啤酒。這個 發(fā)現(xiàn)為商家?guī)砹舜罅康睦麧櫋?br />
如何從浩如煙海卻又雜亂無章的數(shù)據(jù)中,發(fā)現(xiàn) 啤酒和尿布銷售之間的關聯(lián)度,這是值得所有 電商和數(shù)據(jù)分析員應該值得深思的問題。

作為一個消費者和對此領域關注研究者,我覺 得,比“推薦什么”更高一個層次的問題,是“不 推薦什么”。比如,對我反胃的嗝與貪婪的口水 之間進行區(qū)分,從而避免厭煩性推薦。我甚至 還有一個大膽設想:在網(wǎng)上買了服裝、化妝品 之類女性消費品的男性消費者,你能根據(jù)他的 消費痕跡和數(shù)據(jù),分析出他的消費能力如何? 他是奢侈型還是勤儉持家型?如果是后者,能 否在他的網(wǎng)頁上調(diào)整此類商品的推薦頻率、甚 至進行屏蔽,從而避免此類消息可能刺激他女 友(或老婆)的奢侈浪費性購物?但是,有誰 愿意做這么“二”的電商嗎?

此次討論中,還有少數(shù)網(wǎng)友表現(xiàn)出了深深的擔 憂——消費行為及數(shù)據(jù)的深分析背后,可能是用 戶癮私的泄露或用戶信息的竊取。既要貼心的 服務又要保護隱私,這是一個兩難的境地。

更可怕的是:這些背后,有沒有另外一個“棱鏡 計劃”?
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